복잡한 수중 영상 환경에서 수중 이미지가 색상 왜곡, 세부 모호성 및 낮은 대비 문제를 겪고 있어, 색상 보상과 이중 배경광 융합을 결합한 수중 이미지 복원 방법을 제안한다. 수중에서 빛의 흡수 및 감쇠 특성을 분석하여 개선된 수중 영상 모델을 제안하고, Retinex 이론과 화이트 밸런스 알고리즘을 기반으로 색상 보상 요소를 도입하여 수중 배경색의 영향을 줄인다; 배경광 강도 및 색 분포 특성에 따라 이중 후보 배경광 융합 방법을 제안하여 전역 배경광을 정확히 추정한다; 어떠한 수중 환경 매개변수에도 의존하지 않고 배경색과 산란 계수의 내재적 관계에 따라 가이드 고역 필터를 사용하여 각 채널의 투과율을 최적화 및 강화한다; 마지막으로 영상 모델을 역으로 풀어 수중 영상을 복원한다. 실험 결과, 4개의 서로 다른 수중 데이터셋에서 고전적 및 최신 방법과 비교하여 제안한 방법이 이미지 색상은 더 자연스럽고, 텍스처 세부사항은 더 풍부하고 선명함을 보여준다; 색차 값은 5.4% 개선되었으며, UCIQE 및 FDUM 지수는 각각 8.3%와 4.5% 향상되었다. 제안한 방법은 정성적 및 정량적 실험에서 우수한 성능을 보이며 수중 영상 품질을 현저히 향상시킨다.

수중 이미지 복원; 색상 보상; 배경광 융합; 투과율 추정